Estimación de biomasa aérea en Colombia a partir de imágenes MODIS (Aerial biomass estimation in Colombia based on MODIS images)

J.

Description

RESUMEN
Se propone un método para aumentar el nivel de detalle en estimaciones regionales de biomasa aérea basado en productos MODIS y mediciones de biomasa aérea en campo. El área de estudio se delimita entre 10 grados norte y 3 grados sur con un área de 1,139,012 km2 correspondiente al área continental de Colombia. La vegetación se clasificó en pastizales, bosques secundarios y bosques primarios con el fin de mejorar las estimaciones. Se utilizó como variable explicativa de biomasa en bosques primarios y bosques secundarios la proporción de arbolado por píxel de MOD44 (VCF) siguiendo una relación exponencial, mientras que el índice de vegetación EVI (MOD13A1) se utilizó como variable explicativa de biomasa en pastizales siguiendo una relación lineal. La biomasa aérea en pastizales es altamente dinámica en el tiempo y por tanto se estimó su variación con intervalos de 16 días para el año 2004. Por su parte los bosques secundarios tienen una dificultad adicional al no poder separarse de los bosques primarios con el producto MOD44 (VCF) y presentar valores de biomasa muy inferiores, por lo que se utilizaron mapas auxiliares de vegetación. Los intervalos de confianza de la regresión exponencial aumentan al aumentar la biomasa por tanto la incertidumbre es muy alta para la biomasa total: entre 3,473 y 23,693 millones de toneladas con una media de 16,467. Sin embargo la diferencia de los resultados con estudios previos es mínima.
ABSTRACT
This paper presents a method to increase level of detail for above ground biomass estimates at a regional scale. The methodology and materials are based on MODIS products and field measurements corresponding to the continental area of Colombia, covering from 4 degrees south up to 12 degrees north of the Equator with a total of 1,139,012 km2. Vegetation was classified in three broad classes: grasslands, secondary forests and primary forests which have been proved to enhance biomass estimates. MOD44 (VCF) was used as explanatory variable for primary and secondary forests following an exponential relationship, while EVI (MOD13A1) was used as explanatory variable for grasslands following a linear relationship
biomass for this vegetation class was estimated every 16 days given its large variation throughout the year. Vegetation maps where used to separate primary forests from secondary forest, since the latter shown lower biomass levels. Despite the uncertainty our biomass results are within the estimates of previous studies. Confidence intervals of the exponential regression are larger as the biomass values increases, for this reason the uncertainty is quite high ranging from 3,473 to 23,693 millions of tons with a mean of 16,467.

Sujets

• Biomasa
• Tropico
• Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer
• VCF
• EVI
• Biomass
• Tropics

Informations

• Publié par: erevistas
• Publié le: 01 janvier 2008
• Nombre de lectures: 71
• Langue: Español
• Poids de l'ouvrage: 2 Mo

Extrait

Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2008. 30: 5-22
Estimación de biomasa aérea en Colombia a
partir de imágenes MODIS
Aerial biomass estimation in Colombia based on
MODIS images
1,2 2 3J. A. Anaya , E. Chuvieco y A. Palacios
[e-mail]
1,2 Ingeniería Ambiental, Universidad de Medellín, Carrera 87 N° 30 - 65 • Medellín - Colombia
2Departamento de Geografía, Universidad de Alcalá, Colegios 2, 28801 Alcalá de Henares, España.
3 Departamento de Silvopascicultura, E.T.S.I Montes. Universidad Politécnica de Madrid, España.
Recibido el 10 de Enero de 2008 , aceptado el 17 de Septiembre de 2008
ABSTRACTRESUMEN
This paper presents a method to increase level ofSe propone un método para aumentar el nivel de
detail for above ground biomass estimates at a re-detalle en estimaciones regionales de biomasa
gional scale. The methodology and materials areaérea basado en productos MODIS y mediciones
based on MODIS products and field measurementsde biomasa aérea en campo. El área de estudio se
corresponding to the continental area of Colombia,delimita entre 10 grados norte y 3 grados sur con
2 covering from 4 degrees south up to 12 degreesun área de 1,139,012 km correspondiente al área
2 north of the Equator with a total of 1,139,012 km .continental de Colombia. La vegetación se clasi-
Vegetation was classified in three broad classes:ficó en pastizales, bosques secundarios y bosques
grasslands, secondary forests and primary forestsprimarios con el fin de mejorar las estimaciones.
which have been proved to enhance biomass esti-Se utilizó como variable explicativa de biomasa en
mates. MOD44 (VCF) was used as explanatory va-bosques primarios y bosques secundarios la pro-
riable for primary and secondary forests followingporción de arbolado por píxel de MOD44 (VCF)
an exponential relationship, while EVIsiguiendo una relación exponencial, mientras que
(MOD13A1) was used as explanatory variable forel índice de vegetación EVI (MOD13A1) se utilizó
grasslands following a linear relationship; biomasscomo variable explicativa de biomasa en pastizales
for this vegetation class was estimated every 16siguiendo una relación lineal. La biomasa aérea en
days given its large variation throughout the year.pastizales es altamente dinámica en el tiempo y por
Vegetation maps where used to separate primary fo-tanto se estimó su variación con intervalos de 16
rests from secondary forest, since the latter showndías para el año 2004. Por su parte los bosques se-
lower biomass levels. Despite the uncertainty ourcundarios tienen una dificultad adicional al no
biomass results are within the estimates of previouspoder separarse de los bosques primarios con el
studies. Confidence intervals of the exponential re-producto MOD44 (VCF) y presentar valores de
gression are larger as the biomass values increases,biomasa muy inferiores, por lo que se utilizaron
for this reason the uncertainty is quite high rangingmapas auxiliares de vegetación. Los intervalos de
from 3,473 to 23,693 millions of tons with a meanconfianza de la regresión exponencial aumentan al
of 16,467.aumentar la biomasa por tanto la incertidumbre es
muy alta para la biomasa total: entre 3,473 y
23,693 millones de toneladas con una media de
16,467. Sin embargo la diferencia de los resultados
con estudios previos es mínima.
KEYWORDS: Biomass, Tropics, Modis, VCF,PALABRAS CLAVE: Biomasa, Trópico, Modis,
EVI.VCF, EVI.
Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2008. 30: 5-22 5J. A. Anaya, E. Chuvieco y A. Palacios
rada al SOC (Soil Organic Carbon) ó transportadaINTRODUCCIÓN
fuera de los ecosistemas por los ríos.
La información de biomasa terrestre es importante
MEDICIÓN DE BIOMASA EN BOS-para varios tipos de estudios, entre ellos cabe desta-
car los inventarios de sumideros de CO , la produc- QUES TROPICALES2
tividad primaria neta de la vegetación fotosintética y
el efecto de los incendios en el balance de Carbono. Las mediciones de biomasa son indispensables para
Este último punto ha sido de particular importancia estimar la reserva de Carbono en las plantas, pero
en la implementación del protocolo de Kyoto dentro solo puede ser obtenida directamente utilizando mé-
del contexto de la Convención del Cambio Climá- todos destructivos siendo mucho más compleja su
tico de las Naciones Unidas. En el último informe adquisición en bosques que en pastizales. En el caso
del Panel Intergubernamental en Cambio Climático de los bosques se requiere cortar los árboles, palmas
de Naciones Unidas (IPCC, 2007), se insiste en la y lianas, secar grandes volúmenes de madera y pos-
importancia de determinar una línea base de carbono teriormente pesar varias toneladas del material ve-
orgánico. Este protocolo ha convertido al carbono getal fraccionado. Con el fin de disminuir la
en una materia prima y la capacidad de la vegetación dificultad de estos procesos se generan ecuaciones
de absorberlo en un recurso con futuros beneficios alométricas a partir de las mediciones directas,
económicos (Cihlar, 2007). Ello requiere desarrollar siendo la biomasa la variable dependiente y la altura,
métodos científicos (modelos contables e inventa- el diámetro a la altura de pecho y la densidad de la
rios) que permitan la cuantificación confiable de las madera las variables independientes. La altura y el
pérdidas y ganancias del CO atmosférico, el moni-2 diámetro pueden medirse con mayor facilidad en
toreo de las existencias y la predicción de las emisio- campo, mientras que la densidad se obtiene a partir
nes futuras (DeFries et al., 2002; Herold et al., de muestras de madera a las que se les mide su vo-
2006; Moutinho y Schwartzman, 2005). lumen y peso seco en el laboratorio.
Los estudios regionales en estimación de biomasa Las ecuaciones alométricas reportadas en la litera-
y productividad pueden clasificarse en tres grandes tura muestran que el comportamiento de la biomasa
grupos según el tipo de vegetación: bosques prima- no es lineal en función del diámetro por individuos,
rios, bosques secundarios y sabanas; esto debido a como tampoco lo es en función de las frecuencias
que existe una fuerte relación entre la estructura y el diamétricas por rodal. Estas consideraciones resul-
funcionamiento de los ecosistemas (Keeling y Phi- tarán de interés al establecer la relación entre bio-
llips, 2007). La biomasa aérea de una sabana se mo- masa y datos obtenidos por teledetección. Aunque
difica muy rápidamente (en el plazo de pocas en la Tabla 1 se presentan las ecuaciones alométricas
semanas), especialmente cuando tiene uso ganadero en su forma exponencial son originalmente reporta-
y está fuertemente influenciada por las precipitacio- das como transformaciones logarítmicas.
nes (Baruch, 2005; Menaut et al., 1991; Privette et Aquí es importante anotar que un ajuste exponen-
al., 2002; San Jose y Montes, 2007; Scanlon et al., cial implica una alta heterocedasticidad, es decir que
2005). Por otro lado los cambios en biomasa aérea la varianza aumenta al aumentar la variable indepen-
de un bosque secundario son solo relevantes en tér- diente, sin embargo la transformación logarítmica
minos interanuales, Sierra et al, (2007) proponen resulta en una infraestimación de la variable depen-
una ecuación para bosques secundarios donde se es- diente para cualquier valor de la variable indepen-
tima la biomasa en función de la edad, en este estu- diente (Orrego y Del Valle, 2001).
dio los bosques secundarios tienen una media de 46
ton/ha y estiman que su biomasa aumentará hasta MEDICIÓN DE BIOMASA EN SABA-
llegar a un comportamiento asintótico igual a 249
NAS
ton/ha en un período aproximado de 50 años. Final-
mente el aumento en biomasa aérea de un bosque
Otra formación vegetal de gran relevancia en la
primario tiende a cero dado que su biomasa poten-
zona de estudio son las Sabanas Tropicales, no tantocial es igual a su biomasa real (Scheller y Mladenoff,
por la magnitud en sus valores de biomasa sino por2004), por lo tanto son considerados como impor-
la gran extensión que cubren y su dinámica intra-tantes reservas de carbono pero sin capacidad de au-
anual. En Colombia se encuentran importantes for-mento en biomasa viva, la biomasa muerta bien
maciones de Sabana, al Norte principalmente en lospuede ser reutilizada por la vegetación viva, incorpo-
6 Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2008. 30: 5-22Estimación de biomasa aérea en Colombia a partir de imágenes MODIS
Tabla 1. Relaciones alométricas para bosques tropicales
alto de 186 mil millones de toneladas. valles del Río Magdalena y al Oriente en los afluen-
La biomasa es una característica tridimensional detes del Río Orinoco. Los estudios de vegetación más
la estructura de la vegetación y ha sido estimada conrelevantes en esta zona han sido realizados por
los sensores ópticos más populares, como Landsat yRippstein et al., (2001), Jim